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空间数据分析实验报告
——最近距离法(NNI)在ArcGIS中的实现
地理科学基地班 侯某某
***10004
实验目的
1.理解最邻近指数法测度空间模式的思想。
2.熟悉 ArcGis 的基本操作,能够用空间分析模块 Hawths Tools 工具进行最邻近指数的测度。
二、实验原理
1.最临近距离法
最邻近距离法(也称为最邻近指数法)使用最邻近的点之间的距离描述分布模式,形式上相当于密度的倒数(每个点代表的面积),表示点间距离。
最邻近距离法首先计算最邻近的点对应的平均距离,然后比较观测模式和已知模式之间的相似性。一边将随机模式作为比较标准,如果观测模式的最邻近距离大于随机分布的最邻近距离,则观测模式趋于均匀,如果观测模式的最邻近距离小于随机分布模式的最邻近距离,则趋于聚集分布。
最临近指数测度方法(NNI)
NNI思想,首先对评价区内的任意一点都计算最邻近距离,然后取这些最邻近距离的均值作为评价模式分布的指标。对于同一组数据,在不同的分布模式下得到的NNI是不同的,根据观测模式的NNI计算结果与CSR模式的NNI比较,就可判断分布模式类型。
一般而言,在聚集模式中,由于点在空间上多聚集于某些区域,因此点之间的距离小,计算得到的NNI应当小于CSR的NNI;而均匀分布的最邻近距离大,且大于CSR下的NNI,因此通过最邻近距离的计算和比较就可以评价和判断分布模式。
方法:
计算任意一点到最邻近点的距离dmin
对所有的dmin按照模式中点的数量n,求平均距离,即
在CSR模式中同样可以得到平均的最邻近距离,其期望为E(dmin),根据理论研究,在CSR模式中平均最邻近距离与研究区域的面积A和事件数量n有关,考虑到研究区域的边界修正时,可以由下式表示
通过上述推到,可以知道最邻近指数表示为
(1)如果R=1,说明观测事件过程来自于完全随机模式CSR,属于随机分
布。
(2)如果R1,说明点之间的最邻近距离大于CSR过程的最邻近距离,事
件模式中的空间点是相互排斥的趋向于均匀分布。
实验准备
1.实验数据
XX省县级分布的.shp数据;XX省乡镇及其大型企业的点分布.shp数据。
图1 原始数据图
2.实验环境
实验在 windows xp 的操作系统环境中进行,使用 ArcGis 9.3 软件。
实验步骤
1.研究面状地物的选取
在 ArcToolbox 中选择 Analysis Tools----->Extract----->Select,按属性选取“"NAME" = '襄樊市'”,并保存为文件 bount_襄樊市.shp.点击确定后“襄樊市”面状地物被选择(这一步注意SQL选择语句中的中英文引号的切换,语句中一律使用英文输入的引号)。
图2.面状地物的选取(注意图中方框部分的引号)
2.研究点状地物的选取
在 ArcToolbox 中选择 Analysis Tools----->Extract----->Clip,在 Input Features 选项中选择respt.shp 文件,在 Clip Features 中选择 bount_襄樊市.shp文件
图3.点状地物的选取
投影变换
对所选区域进行投影变换,使用 ArcToolbox 工具栏中的 Project 工具,选择路径为 Data Management Tools——>Projections and Transformations 内容过长,仅展示头部和尾部部分文字预览,全文请查看图片预览。 点为高差大,坡度陡,切割深。境内最高海拔1723米,最低海拔187米,相对高差1543米,平均切割深度324.7米。全区地表平均坡度为25.8度。因此,独特的地形条件和交通条件使得XX区人口聚集点呈现出一种聚集模式。
XX市中存在很多种属性不同的点,有矿场、有林场、有茶厂、有工业区也有少数的城镇。由于茶厂、林场、矿场等这些点的选址必须要因地制宜,需要特定的自然地理环境条件,比如说林矿场必须在含磷矿丰富的地区,林场必须在水资源,阳光,土壤肥沃的地区,工业区必须在有水源,下风向少居民的地区等等,而这些条件都是随机的,所以根据这些条件而选址的这些矿场、林场、茶厂等等点目标的分布也就是随机的。
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